Microsoft Intune Data Warehouse数据模型
Intune Data Warehouse每天对数据进行采样，以提供不断变化的移动设备环境的历史视图。 视图由相关实体组成。
实体：实体集
仓库在以下高级区域中公开数据：
- 已启用应用保护的应用和使用情况
- 已注册的设备、属性和清单
- 应用和软件清单
- 设备配置和符合性策略
这些区域包含对Intune环境有意义的实体。 有关实体集的详细信息，请参阅以下主题：
关系：星型架构模型
仓库在关系中组织实体，这些实体对要提出的问题类型有意义。 例如，可以查看内部开发的 Android 应用程序的安装数。 借助数据仓库的结构，可以深入了解移动环境。 反过来，Microsoft Power BI 等分析工具可以使用Data Warehouse数据模型来创建可视化效果和动态仪表板。
实体和关系使用star架构模型。 star架构将事实与时间维度相关联。 模型上下文中的一个 事实 是定量度量，例如设备数量、应用数或注册时间。 事实数据表存储大量数据。 它们可能会变得非常大，因此它们通常将信息限制为 30 天。 维度为事实提供上下文。 事实度量所发生的情况时，维度指示它发生在谁身上。 与事实数据表相比，维度表（如 User 表）更小，可以重新训练数据的时间更长。
star架构模型针对灵活性和数据分析进行优化，以便你可以创建了解不断发展的移动环境所需的报表。
时间：每日快照
仓库位于Intune数据的下游。 Intune每天在 UTC 午夜进行快照，并将快照存储在仓库中。 保留快照的持续时间因事实数据表而异。 有些可能会保留 7 天，其他 30 天，有些甚至更长的持续时间。
注意
Data Warehouse不同步 Jamf 设备。 有关 Jamf 的详细信息，请参阅 Jamf Pro 与 Microsoft Intune 的集成故障排除，以及 Jamf Pro 发送到Intune的数据。
后续步骤
- 若要详细了解数据仓库如何在Intune中跟踪用户的生存期，请参阅Intune Data Warehouse中的用户生存期表示形式。
- 若要详细了解如何在 Create First Data WareHouse 中使用数据仓库。
- 若要详细了解如何使用 Power BI 和数据仓库，请参阅 通过导入数据集创建新的 Power BI 报表。